构建一个引人注目的全屏天气预报可视化系统——感受天气变化，把握生活节奏

后端

2023-12-15 19:23:07

上海天气预报数据可视化大屏全屏系统：实时洞悉天气变化

系统架构与功能模块

上海天气预报数据可视化大屏全屏系统，采用了python和django框架，实现了天气数据的可视化展示，并具有多设备适配和全屏展示功能。系统架构包含以下模块：

数据采集模块： 从上海气象局获取天气预报数据，并存储在数据库中。
数据处理模块： 对数据进行清洗、预处理，并转化为可视化展示格式。
前端展示模块： 采用echarts实现天气数据的可视化展示，包括折线图、柱状图、饼图等。
系统管理模块： 提供系统管理功能，包括用户管理、权限管理、数据管理等。

系统实现与技术要点

数据采集与存储： 使用MySQL数据库存储从上海气象局获取的天气预报数据，确保数据准确性和时效性。

数据处理与预处理： 清洗数据，去除异常值，并转化为可视化展示格式。

前端展示与交互： 采用echarts实现天气数据的可视化展示，支持多设备适配和全屏展示。

系统管理与维护： 提供系统管理功能，方便管理员维护和管理系统。

系统应用与价值

实用价值： 系统提供准确、及时的天气预报信息，为市民生活、出行、生产提供决策支持。

创新性： 系统采用python、django和echarts技术，实现天气数据的可视化展示，具有较强的创新性。

推广价值： 系统可推广到其他城市和地区，为更多市民提供便利。

代码示例

# 数据采集模块
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def get_weather_data():
    url = 'https://www.smg.gov.cn/qfqw/sjcx/tqyb/'
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    table = soup.find('table', {'class': 'table'})
    rows = table.find_all('tr')
    data = []
    for row in rows[1:]:
        cols = row.find_all('td')
        data.append({
            'date': cols[0].text,
            'weather': cols[1].text,
            'temperature': cols[2].text,
            'wind': cols[3].text,
            'humidity': cols[4].text,
            'pressure': cols[5].text
        })
    return data

# 数据处理模块
import pandas as pd

def preprocess_data(data):
    df = pd.DataFrame(data)
    df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
    df['temperature'] = df['temperature'].astype(int)
    df['humidity'] = df['humidity'].astype(int)
    df['pressure'] = df['pressure'].astype(int)
    return df

# 前端展示模块
import echarts

def visualize_data(data):
    option = {
        'title': {
            'text': '上海天气预报'
        },
        'tooltip': {
            'trigger': 'axis'
        },
        'legend': {
            'data': ['温度', '湿度', '气压']
        },
        'xAxis': {
            'type': 'category',
            'data': data['date'].values
        },
        'yAxis': [
            {
                'type': 'value',
                'name': '温度 (°C)',
                'min': 0,
                'max': 40
            },
            {
                'type': 'value',
                'name': '湿度 (%)',
                'min': 0,
                'max': 100
            },
            {
                'type': 'value',
                'name': '气压 (hPa)',
                'min': 900,
                'max': 1100
            }
        ],
        'series': [
            {
                'name': '温度',
                'type': 'line',
                'yAxisIndex': 0,
                'data': data['temperature'].values
            },
            {
                'name': '湿度',
                'type': 'line',
                'yAxisIndex': 1,
                'data': data['humidity'].values
            },
            {
                'name': '气压',
                'type': 'line',
                'yAxisIndex': 2,
                'data': data['pressure'].values
            }
        ]
    }
    return echarts.init(id='weather-chart').setOption(option)